H. Nakai 研究室

Nakai研究室は、心電図検査を用いた心房細動の早期発見を目指し、機械学習技術の臨床応用に取り組んでいます。心房細動は症状が出ていない時期でも脳梗塞などの合併症につながる危険な不整脈ですが、通常の心電図では検出が難しいという課題があります。同研究室では、この問題を解決するため、人工知能アルゴリズムを用いて、一見正常な心電図から潜在的な心房細動の患者を識別する方法を開発しています。 従来の人工知能を用いた心電図診断には、膨大な学習データが必要とされてきました。しかし同研究室は、患者背景を限定することで、より少ないデータ量でも高精度な診断ツールの構築が可能であるという仮説を立てています。具体的には、他の心疾患を持たない患者層に焦点を絞ることで、学習モデルの開発を効率化し、実用的な診断支援システムの実現を目指しています。この研究は、限られた資源で価値の高い臨床診断ツールを開発する新たなアプローチを提示するものです。